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[代码资源] 谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱(一)

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发表于 2023-10-20 17:31 |只看该作者 |倒序浏览
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遗传算法来寻找二元函数的最大值。以下是代码的详细解释:) o6 k/ c- Z# i1 X& @1 m- m
2 G- {% C0 z. |. Q6 U$ e
3.绘制函数图:' ^* ^* j, t" H" C
4.使用 ezmesh 函数绘制了一个函数曲面,函数为 y*sin(2*pi*x) + x*cos(2*pi*y)。
: h+ d, w) M9 A: _7 r$ y5.这个函数是一个在给定范围内([lbx, ubx]和[lby, uby])的二元函数,表示为 F(x, y)。8 G; w% G$ S: }: j0 d$ H. y7 B0 S: @
6.定义遗传算法参数:
5 t. N& x* ?5 e, \7.定义了一系列遗传算法参数,包括种群大小 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。' P% k0 O: S; u; R- d7 `
8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。
  C# F0 o; Z) b3 L& a9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
6 j. M5 F2 ?' ~! r( j# R10.优化过程:
6 T# q, F9 b9 ?0 e, ~11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。( i+ `" \6 r# {, I4 L7 u
12.将二进制种群转化为实数值 (XY),计算每个个体的目标函数值。: m7 X. o% S0 c* S8 {6 f4 z
13.使用适应度函数对个体进行排序,并选择适应度高的个体作为父代。
6 L5 m& g4 _' {3 `  I: M9 y8 P14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。! U0 E  m6 C8 q& \: S* I- f
15.计算子代的目标函数值,然后使用 reins 函数将子代与父代组合,生成新的种群。$ _$ W1 g; L0 @9 B0 n0 R7 f; z7 q
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
) e( F# \- [. B, x7 W17.绘制进化图:3 W) S: q3 ?/ `0 T/ w
18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
7 S% y8 c* g8 w  T3 v6 S% B% O19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。2 z# ]6 l; C: ^( n1 ^; N( f
20.输出最优解:4 B  R- X, N! e7 p  a, r& \
21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。9 v, u1 s1 n; z' {" J
这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找二元函数的最大值,然后绘制了进化过程和最终的最优解。遗传算法被用于寻找函数 F(x, y) 的最大值,其中 F 由给定的函数表达式定义。
9 i: p3 o* e9 n0 V: f4 H) @* a! A4 N

$ h! V/ u# O' j( v6 ?1 }! c1 O/ r$ N  h' ~

7 r) R1 @+ ?$ G/ G2 u, e

example2.m

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